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基于圖像的輸電線路絕緣子串風偏檢測方法研究

發(fā)布時間:2021-11-11 16:05
  在極端天氣條件下所引起的風偏閃絡(luò),會導(dǎo)致風偏放電,跳閘等事故,且重合閘成功的幾率很小,嚴重影響人們的正常生活,因此對于輸電線路風偏的研究具有很重要的意義。本課題以基于視頻監(jiān)控的風偏檢測系統(tǒng)為研究對象,以計算絕緣子串風偏為目標,圍繞視頻圖像的預(yù)處理、圖像邊緣檢測、絕緣子串的風偏量計算、硬件電路的搭建、智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計進行了深入的研究,具體工作和結(jié)論如下:針對視頻監(jiān)控的風偏檢測系統(tǒng)拍攝圖像中出現(xiàn)的噪聲問題,采用了中值濾波去噪方法。在霧霾天氣下,通過對比直方圖均衡化去霧、Retinex去霧和暗通道去霧方法的優(yōu)缺點,最終采用暗通道去霧的方法進行圖像去霧處理,實驗表明該算法所需時間最少,平均梯度最大,效果最好。在圖像邊緣檢測方面,通過對比常用的一階、二階、Canny邊緣檢測方法及基本蟻群算法邊緣檢測中出現(xiàn)的圖像不連續(xù),處理速度慢等問題,研究了一種具有感知能力和可變步長的蟻群邊緣檢測算法,通過對不同像素、不同蟻群數(shù)目、不同背景下的絕緣子串圖像進行大量的仿真實驗,實驗結(jié)果表明,該算法能夠很好的去除偽邊緣、提取的邊緣點連續(xù)、邊緣檢測的速度有所提高。針對傳統(tǒng)風偏檢測方法計算風偏量出現(xiàn)的誤差問題,研究... 

【文章來源】:湖南工業(yè)大學湖南省

【文章頁數(shù)】:67 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于圖像的輸電線路絕緣子串風偏檢測方法研究


輸電線路故障圖

線路圖,覆冰,輸電線路,風偏


(a) 覆雪線路圖 (b) 覆冰線路圖圖 1-3 覆雪覆冰輸電線路圖1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀目前國內(nèi)也沿用了國外的風偏計算模型的方法進行的輸電線路桿塔設(shè)計其中剛體直桿模型法和弦多邊形法最為常用。但是國內(nèi)外所面對的情況不同中國地大物博,人口眾多,人口區(qū)域分布的不同,輸電線路情況就不同,且地形區(qū)域人口也多,如若只按照風偏計算模型法考慮,而不考慮微地形地區(qū)氣象條件,只選用輸電塔和絕緣子串等輸電線路元器件,就更容易出現(xiàn)線路障。所以國外的理論并不完全適用于國內(nèi),由于風偏計算模型的方法需要考很多的因素,參數(shù)本身也存在誤差,所以所得到的風偏角也存在誤差。國內(nèi)近幾年對絕緣子串的風偏檢測方法一直在探索,重慶大學、西南電設(shè)計院使用數(shù)值模擬等技術(shù),通過使用有限元軟件 ABAQUS 對其進行分析,到絕緣子串的風偏角;研究懸垂絕緣子串在動態(tài)風作用下的風偏效應(yīng),文獻[3

框圖,風偏,在線檢測系統(tǒng),輸電線路


形態(tài)學算法、模擬退火邊緣檢測算法、神經(jīng)網(wǎng)其中啟發(fā)式算法主要包括遺傳算法和蟻群算法是解決了蟻群算法在運行在容易出現(xiàn)的局部收強提出了通過對信息素的動態(tài)更新策略解決局風偏檢測系統(tǒng)方案設(shè)計路風偏在線檢測系統(tǒng)輸電線路風偏檢測系統(tǒng)由風偏采集模塊、網(wǎng)絡(luò)成。對于傳統(tǒng)的輸電線路風偏在線檢測系統(tǒng),器組成,主要包括風向傳感器、傾角傳感器、件,通過安裝在絕緣子串的球頭掛環(huán)上進行采是通過GPRS或者3G網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)的通信,將過風偏量計算公式得到風偏的數(shù)據(jù),根據(jù)數(shù)據(jù) 1-4 為傳統(tǒng)輸電線路風偏在線檢測系統(tǒng)框圖。


本文編號:3489149

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